Reti Neurali: una guida introduttiva

L’adattabilità e l’addestramento delle reti neurali

Le reti neurali artificiali sono al centro della ricerca grazie alla loro capacità di apprendere e adattarsi continuamente. Questa flessibilità consente loro di modificare i propri parametri durante il processo di apprendimento iniziale e in risposta alle iterazioni successive.

Il modello di apprendimento più basilare si basa sulla ponderazione dei flussi di input, che è il modo in cui ogni nodo determina l’importanza attribuita ai dati provenienti da ciascun nodo precedente. Ai dati di input che contribuiscono a ottenere le risposte corrette vengono attribuiti pesi maggiori. Durante l’addestramento, la rete neurale aggiorna i suoi pesi in modo da migliorare progressivamente la sua capacità di produrre output accurati. Questo processo, noto come retropropagazione dell’errore (o backpropagation), consente alla rete di adattarsi in base ai dati di addestramento e migliorare progressivamente le sue capacità predittive.

L’adattabilità delle reti neurali si traduce in una migliore capacità di riflettere le complesse relazioni presenti nei dati. Con il passare del tempo e l’accumularsi di nuovi dati, i pesi delle connessioni vengono ottimizzati per offrire previsioni sempre più accurate su nuovi dati di input.

Gli algoritmi di apprendimento che generalmente vengono utilizzati per addestrare le reti neurali si dividono in tre macro categorie:

• Supervisionato. Questo approccio utilizza dati etichettati, in cui ogni esempio di input è associato a un output desiderato. La rete neurale impara a predire gli output corretti sulla base degli esempi forniti durante l’addestramento.
• Non supervisionato. In questo caso, vengono impiegati dati non etichettati, senza informazioni esplicite sugli output desiderati. L’obiettivo è scoprire modelli o strutture intrinseche nei dati senza la guida di etichette esterne.
• Con rinforzo. Questo tipo di apprendimento si basa sul feedback dell’ambiente, in cui un agente apprende a compiere azioni per massimizzare una ricompensa data. Ad esempio, immagina un agente che impara a giocare a un videogioco. Ogni volta che l’agente compie un’azione, riceve una ricompensa positiva se vince o una ricompensa negativa se perde. L’agente utilizza queste ricompense per imparare quali azioni compiere in diverse situazioni, in modo da massimizzare il punteggio complessivo nel gioco.

Le reti neurali convoluzionali

Le reti neurali convoluzionali (CNN) hanno rapidamente assunto un ruolo predominante come framework standard per una vasta gamma di applicazioni che coinvolgono la classificazione e il riconoscimento delle immagini. Ad esempio, l’impiego della visione artificiale basata sulle CNN ha rivoluzionato settori cruciali come il riconoscimento facciale, la guida autonoma e la diagnosi medica, contribuendo a significative innovazioni nella precisione e nell’efficienza delle operazioni.

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Ogni CNN è caratterizzata da 3 categorie di livelli fondamentali che lavorano tra loro per portare a termine il task.

1. Strati convoluzionali (Convolutional layers): svolgono il ruolo principale nell’estrazione delle caratteristiche dalle immagini di input. Funzionano applicando filtri (o kernel) alle immagini di input tramite l’operazione di convoluzione. Ogni filtro è responsabile dell’individuazione di un particolare pattern, come bordi, texture o forme. Durante l’addestramento, i pesi dei filtri vengono adattati in modo che la rete possa imparare a riconoscere le caratteristiche più rilevanti per il task specifico.
2. Strati di pooling (Pooling layers). Dopo l’applicazione dei filtri, vengono spesso inseriti strati di pooling che riducono il numero di parametri da prendere in considerazione e rendono la rete più efficiente a livello di calcolo. Questi strati contribuiscono a semplificare la rappresentazione delle caratteristiche estratte, mantenendo nel contempo l’informazione più rilevante.
3. Strati completamente connessi (Fully connected layers). Situati alla fine della rete convoluzionale, questi strati consolidano le caratteristiche estratte dalle fasi precedenti per generare una previsione finale. Analogamente ai layer presenti nelle reti neurali tradizionali, i fully connected layers classificano o regrediscono le caratteristiche estratte in categorie o valori specifici.

Insieme, questi componenti permettono alle CNN di apprendere gerarchie di features sempre più complesse dalle immagini, emulando il modo in cui il cervello umano riconosce
pattern e caratteristiche.

Le applicazioni popolari delle reti neurali convoluzionali vanno dai veicoli a guida autonoma, ai software di riconoscimento vocale, alla rilevazione di anomalie in campo medico. Negli ultimi anni, le reti neurali hanno migliorato le proprie performance nell’esecuzione di compiti complessi e il progresso di queste reti è in costante evoluzione, soprattutto grazie agli avanzamenti negli algoritmi, nelle architetture e nelle tecniche di ottimizzazione.
Nel prossimo futuro, ci aspettiamo di vedere l’adozione di architetture ibride che combinano diverse reti neurali e tecniche di deep learning, risolvendo alcune delle limitazioni esistenti e migliorando le prestazioni complessive.